TensorFlow还能站稳脚跟吗？PyTorch如何引领AI开源新趋势？

在AI开源生态的激烈竞争中，TensorFlow的衰落已成定局。这份由蚂蚁开源技术委员会副主席王旭发布的《大模型开源开发生态全景图2.0》揭示了开源项目的更迭速度远超预期。从1.0版本到2.0版本，仅隔100天就有35%的项目被替换，60个项目被移出。这种剧变背后，是AI技术从探索期向工程落地期的快速转型。在性能优化和商业化需求的双重驱动下，开源生态正在经历一场深刻的变革。

新范式：开源被重新定义

传统开源强调非歧视性原则，但如今的项目开始采用"源码可用，商用受限"的模式。n8n的许可证直接引导用户走向商业化路径，Dify对多租户的限制规范了云服务商的SaaS化服务。这种务实做法在商业化落地需求迫切的当下，正在成为新的发展方向。开源的定义从纯粹的技术社区，向商业化和市场运营驱动的模式转变，性能优化成为技术演进的核心驱动力。

新战场：从框架之争到性能为王

AI产业正从功能覆盖转向运行性能的竞争。Agent框架的活跃度下降，标志着市场进入理性筛选阶段。早期通用框架在实际部署中暴露出性能、稳定性等工程化挑战，开发者开始关注"能否高效、经济、稳定地运行"。Model Serving和AI编程领域呈现显著增长，vLLM和SGLang等高性能推理引擎通过技术创新提升GPU利用率，TensorRT-LLM则凭借软硬件协同优势实现极致性能优化。

新格局：中美引领开源世界

全球AI开源格局呈现"双中心"特征。美国在基础设施层占据43.39%的贡献度，中国在应用创新层展现强劲追赶势头。中美开发者在AI Infra和AI Agent领域形成差异化分布，中国开发者在更贴近应用层的领域表现出强大活力。这种场景驱动力催生了大量面向具体问题的AI原生应用，Dify和Cherry Studio等项目因对AI能力的产品化和场景化落地有深刻理解而获得全球关注。

新趋势：快速迭代与适者生存

《大模型开源开发生态全景图2.0》揭示三个清晰趋势：开源运作模式转向商业化驱动，竞争核心从功能广度转向性能优化，中美两国形成双中心格局。这种演进故事印证了"黑客松"式竞争的本质——没有一成不变的领先者，只有持续创新者。新一代开源项目正以惊人的速度崛起，如OpenCode和Gemini CLI在发布数月内获得极高社区关注度。这种快速迭代的生态竞争，正在重塑AI开源的发展轨迹。